К.О. Туценко1, А.Н. Наркевич2, В.Г. Абрамов3

1,2 ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России (г. Красноярск, Россия)

3 Центр клинических исследований ФГБУ ФСНКЦ ФМБА России (г. Красноярск, Россия)

Постановка проблемы. Болезнь Паркинсона является двигательным расстройством, характеризующимся дегенерацией дофамин-продуцирующих нейронов. Степень поражения дофаминергической системы при данной патологии можно оценить с помощью позитронно-эмиссионной томографии с радиофармпрепаратом 18F-DOPA. Данный метод позволяет определить активность радиофармпрепарата в различных отделах головного мозга, что применяется как для диагностики болезни Паркинсона, так и для дифференциальной диагностики болезни Паркинсона и эссенциального тремора, при котором не наблюдается дегенерации нейронов. Точность диагностики может снижаться из-за большого количества исследуемых признаков, часть из которых может быть неинформативна. В данном исследовании проведена оценка диагностической ценности 40 показателей активности 18F-DOPA в различных отделах головного мозга.

Цель работы – сокращение количества исследуемых показателей активности радиофармпрепарата для увеличения точности диагностики болезни Паркинсона с помощью позитронно-эмиссионной томографии с радиофармпрепаратом 18F-DOPA.

Результаты. Позитронно-эмиссионная томография с 18F-DOPA проведена 33 здоровым лицам, 32 пациентам с болезнью Паркинсона и 29 пациентам с эссенциальным тремором. Для исключения иных неврологических патологий каждый испытуемый проходил осмотр врача-невролога и процедуру магнитно-резонансной томографии. Качество бинарной классификации оценивалось с помощью ROC-анализа, информативность показателей рассчитывалась методом накопленных частот и методом Шеннона.

Относительные показатели продемонстрировали бо́льшую диагностическую ценность в сравнении с абсолютными; наиболее информативными являются относительные показатели SOR и SCR на уровне значимости p < 0,001.

Практическая значимость. Результаты данной работы помогут увеличить точность диагностики болезни Паркинсона за счёт исключения из анализа неинформативных признаков.

Туценко К.О., Наркевич А.Н., Абрамов В.Г. Выделение диагностически ценных показателей активности 18F-DOPA для увеличения точности диагностики болезни Паркинсона // Технологии живых систем. 2022. T. 19. № 3. С. 37-44. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700997-202203-04

1. Быкова В.В., Катаева А.В. Методы и средства анализа информативности признаков при обработке медицинских данных // Программные продукты и системы. 2016. Т. 2(114). С. 172–178.
2. Емельянова Ю.А. Оценка информативности многомерных данных. Молодежь и современные информационные технологии // Сб. трудов Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. 2018. № 1. С. 356–357.
3. Селихова М.В., Катунина Е.А., Воун А. Позитронная эмиссионная и однофотонная эмиссионная компьютерная томография в оценке состояния моноаминергических систем мозга при экстрапирамидных расстройствах // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019. Т. 13(2). С. 69–78.
4. Сушкова О.С., Морозов А.А., Габова А.В. Разработка метода ранней и дифференциальной диагностики болезни Паркинсона и эссенциального тремора с помощью анализа в сплескообразной активности мышц // Информационные технологии и нанотехнологии. 2020. № 1. С. 170–178.
5. Титова Н.В., Чаудури К.Р. Немоторные симптомы болезни Паркинсона: подводная часть айсберга // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2017. Т. 11(4). С. 5–18.
6. Ball N., Teo W.P., Chandra S. Parkinson's disease and the environment // Frontiers in neurology. 2019. V. 10. P. 218–225.
7. Jakubowski J.L., Labrie V. Epigenetic biomarkers for Parkinson’s disease: from diagnostics to therapeutics // Journal of Parkinson's disease. 2017. V. 7(1). P. 1–12.
8. Pringsheim T., Jette N., Frolkis A. The prevalence of Parkinson's disease: a systematic review and meta‐analysis // Movement disorders. 2014. V. 29(13). P. 1583–1590.
9. Scorza F.A, do Carmo A.C., Fiorini A.C. Sudden unexpected death in Parkinson's disease (SUDPAR): a review of publications since the decade of the brain // Clinics. 2017. V. 72. P. 649–651.
10. Willis A.W., Evanoff B.A., Lian M. Geographic and ethnic variation in Parkinson disease: a population-based study of US Medicare beneficiaries // Neuroepidemiology. 2010. V. 34(3). P. 143–151.
11. Yang F., Johansson A.L., Pedersen N.L. Socioeconomic status in relation to Parkinson's disease risk and mortality: A population-based prospective study // Medicine. 2016. V. 95(30). P. 37–43.